【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2013年第4期 382-385页,共4页

【作 者】： 蒋琳琼 [2] ; 贺建飚 [1,2]

【摘 要】 在伴随着外部噪声的情况下，待识别的声纹美尔频率倒谱系数特征各项属性很容易受到外部噪声的干扰发生改变，造成声纹特征的识别的精度不高。为提高精度，提出了一种用支持向量机的美尔频率倒谱系数特征干扰去除算法。确定分类决策函数时充分考虑美尔频率倒谱系数与声纹中心以及噪声之间的关系，并且将声纹特征引入核函数，将原空间样本数据通过非线性变换映射到高维特征空间，在高维空间中求最优或广义最优分类面，实现对语音特征的干扰消除。实验表明，利用改进算法实现了声纹特征中过零率，倒谱特征、矩形窗和汉明窗长的短时能量函数特征的优化。